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Enregistrement W4413867428 · doi:10.1111/iej.70025

Pre‐Operative Factors on Prognosis of Regenerative Endodontic Procedures: A Systematic Review and Meta‐Analysis

2025· review· en· W4413867428 sur OpenAlexaboutno aff
Filipe Colombo Vitali, Alexandre Henrique dos Reis‐Prado, Pablo Silveira Santos, Ana Paula Portes Zeno, Patrícia Risso, Lucianne Cople Maia, Francine Benetti, Cleonice da Silveira Teixeira

Notice bibliographique

RevueInternational Endodontic Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueEndodontics and Root Canal Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa CatarinaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMedicinePulp necrosisObservational studyDentistryMeta-analysisRandomized controlled trialEndodonticsEtiologyPulp (tooth)SurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although regenerative endodontics has advanced in recent years, the influence of pre-operative factors on treatment outcomes remains poorly understood. OBJECTIVE: To evaluate the effect of pre-operative factors-including age, gender, tooth type, aetiology of pulp necrosis, stage of root development, clinical signs/symptoms and periradicular status-on the treatment outcomes of regenerative endodontic procedures (REPs) in immature permanent teeth. METHODS: A literature search was conducted on six electronic databases and grey literature to identify studies investigating the effect of pre-operative factors on REP outcomes. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for observational studies and the Cochrane Risk-of-Bias 2 tool for randomised clinical trials (RCTs). Meta-analyses of proportions were conducted to estimate pooled rates for the outcomes 'clinical and radiographic healing', 'root development' and 'apical closure' across different pre-operative factors. Associations between these factors and treatment outcomes were assessed through meta-analyses of effect sizes. The certainty of evidence was evaluated using the GRADE approach. RESULTS: Twenty studies were included, comprising 13 observational studies and seven RCTs. Most studies presented a moderate to high risk of bias. The pooled success rate for clinical and radiographic healing exceeded 81% across all pre-operative factors. Moreover, root development was achieved in 52%-95% of cases, whereas complete apical closure ranged from 32% to 91%. No significant association was found between pre-operative factors and clinical and radiographic healing. It was found that teeth with pulp necrosis due to trauma presented 3.59 times higher relative risk of root development failure compared to those with necrosis due to anatomic anomaly (RR = 3.59, 95% CI 1.21-10.67, p = 0.02). Incisors presented 1.90 times higher relative risk of root development failure (RR = 1.90, 95% CI: 1.37-2.63, p < 0.01) and 1.98 times higher relative risk of incomplete apical closure (RR = 1.98, 95% CI: 1.34-3.13, p = 0.02) compared to premolars. The presence of an apical lesion increased the relative risk of root development failure by 2.55 times (RR = 2.55, 95% CI: 1.63-4.86, p = 0.01). The certainty of evidence was rated as very low. CONCLUSION: Pre-operative factors were not significantly associated with clinical and radiographic healing in REPs. However, trauma-related pulp necrosis, tooth type (incisors) and the presence of apical lesions were associated with an increased risk of root development failure. These findings should be interpreted with caution due to between-study heterogeneity, the moderate to high risk of bias and the very low certainty of the evidence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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